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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利多目标能量管理策略权重因子动态匹配方法、系统及应用获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117076971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311324514.8，技术领域涉及：G06F18/2337；该发明授权多目标能量管理策略权重因子动态匹配方法、系统及应用是由周杨;杨帆;马睿;姜文涛;马瑞卿;杨亚鹏;陈博;郭延思齐设计研发完成，并于2023-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本多目标能量管理策略权重因子动态匹配方法、系统及应用在说明书摘要公布了：本发明属于燃料电池能量管理技术领域，公开了一种多目标能量管理策略权重因子动态匹配方法、系统及应用，在离线环节采用模糊C聚类方法对驾驶循环状态进行分类；根据电池和燃料电池规格及取值范围对目标函数各项进行处理，让它们处在同一数量级，进行权重分配；利用动态规划方法离线建立各驾驶状态下的权重分布Map图并从中为选择出各驾驶循环状态的最佳权重分配结果；在线环节中通过实时模式识别结果根据隶属度进行模糊优化最终得到实时最优权重分配并实施输入给二次规划求解器。本发明有利于适应不同的驾驶工况；实时对权重系数进行模糊优化处理后进行动态调整权重分配，可以有效提高控制效果。

本发明授权多目标能量管理策略权重因子动态匹配方法、系统及应用在权利要求书中公布了：1.一种多目标能量管理策略权重因子动态匹配方法，其特征在于，在离线环节采用模糊C聚类方法对驾驶循环状态进行分类；根据电池和燃料电池规格及取值范围对目标函数各项进行处理，让它们处在同一数量级，进行权重分配；利用动态规划方法离线建立各驾驶状态下的权重分布Map图并从中为选择出各驾驶循环状态的最佳权重分配结果；在线环节中通过实时模式识别结果根据隶属度进行模糊优化最终得到实时最优权重分配并实施输入给二次规划求解器； 所述多目标能量管理策略权重因子动态匹配方法，具体包括以下步骤： 步骤一：在离线阶段，基于预测精度对现有的驾驶循环数据库选择合适的特征向量表征驾驶状态并通过模糊C聚类方法将其分为3~5类子驾驶循环数据,第1类到第n类子驾驶循环数据分别表示为，每类子驾驶循环数据都表征一种特定的驾驶状态； 步骤二：根据燃料电池和电池规格以及设计要求对目标函数中各变量分别归一化和降级处理，使其处在同一数量级，从而降低权重因选取测试过程中的工作量； 步骤三：根据燃料电池混合动力电动汽车经济性和耐用性需求建立评价函数，将建立的评价函数作为因变量，不同的各项权重分布作为自变量，采用动态规划化DP方法在步骤一得到的几种特点驾驶状态标准下分别训练，最终采用插值法对实测数据进行拟合并绘制出各驾驶状态下的权重分布Map图； 步骤四：根据权重Map图选择各驾驶状态标准下评价函数最小值对应的权重分配作为最佳权重分配决策，并由此构建最佳权重分配矩阵，其中分别指目标函数中1个权重因子在第1类、第2类……第n类标准驾驶状态下的权重取值，分别指目标函数中2个权重因子在第1类、第2类……第n类标准驾驶状态下的权重取值，分别指目标函数中1个权重因子在第1类、第2类……第n类标准子驾驶状态下的权重取值; 步骤五：在线阶段，车速传感器采集到的速度信息传递到控制器，控制器接收到的当前车辆速度信息后结合前Hm秒内的历史车速信息来判断驾驶状态，其中Hm为历史时间序列数，并通过与步骤一中得到几种特定的驾驶循环状态标准进行对比得到隶属度关系矩阵，其中分别指当前车辆状态相对第1类、第2类……第n类标准子驾驶状态的隶属度;利用隶属度矩阵对最佳权重分配矩阵进行模糊优化处理作为实时最优权重匹配结果； 步骤六：将步骤五得到的最优权重分配结果实时动态输入到二次规划求解器QP中得到未来Hp秒内最优功率分配决策，其中Hp为未来时间序列数，采用滚动优化的方法，每次只采用第1秒的分配结果通过调节占空比控制燃料电池输出功率。

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